使用FFT分析即時可視化音訊頻譜和波形。
工具功能
- 即時頻譜: 使用FFT進行即時頻率頻譜可視化
- 波形顯示: 時域波形可視化
- 可調參數: 控制FFT大小和平滑度
- 格式支援: 支援MP3、WAV、OGG、M4A音訊格式
適用場景
- 音樂製作與混音品管: 在混音或母帶階段監控頻率分佈，鎖定共振、低頻堆疊或齒音，使 EQ 與動態調整更有依據。
- 現場擴聲與聲學調校: 巡演排練或小型演出時，以測試訊號檢視 PA 系統頻率響應，記錄不同場地的聲學特性並調整濾波。
- 語音、廣播與 Podcast 檢測: 播客、直播前檢查語音頻段（約 100Hz-8kHz）的清晰度、噪訊底與是否出現削波或壓縮失真。
- 教學展示與聲學研究: 在課堂或科普活動中示範 FFT、諧波與共振等概念，讓學員透過視覺化理解聲音特性。
使用方法
- 第一步: 上傳音訊檔案
- 第二步: 調整可視化設定
- 第三步: 播放音訊並查看頻譜
生成原理
FFT和頻率分析
快速傅立葉轉換（FFT）將時域音訊訊號轉換為頻域表示。
波形可視化
波形顯示隨時間變化的振幅。
Web Audio API
瀏覽器 Web Audio API 實作音訊處理。
常見問題
- 什麼是 FFT，它在音訊分析中如何工作？
- FFT（快速傅立葉轉換）是一種數學演算法，將時域音訊訊號（波形）轉換為頻域表示（頻譜）。它將複雜的音訊分解為單個頻率成分，讓您可以看到存在哪些頻率及其振幅。FFT 大小參數決定頻率解析度：較大值（2048、4096）提供更精細的細節但更新較慢，而較小值（256、512）實現即時可視化。
- 頻譜顯示和波形顯示有什麼區別？
- 波形在 Y 軸上顯示隨時間變化的振幅（響度），展示音訊訊號的形狀。頻譜在 X 軸上顯示頻率內容，在 Y 軸上顯示振幅，揭示任何時刻存在哪些頻率。波形適用於查看動態和節奏，而頻譜對於分析音訊中的音高、諧波、噪音和頻率平衡至關重要。
- 支援哪些音訊格式，有檔案大小限制嗎？
- 該工具支援常見音訊格式：MP3、WAV、OGG 和 M4A。所有處理都在您的瀏覽器中使用 Web Audio API 進行，因此無需伺服器上傳。檔案大小限制取決於瀏覽器的記憶體，但典型的音樂檔案（100MB 以下）應該可以正常運作。對於非常大的檔案，請考慮使用較短的片段或較低品質的版本。
- 如何將此工具用於音訊分析或音樂製作？
- 頻譜分析有多種用途：識別混音中的主導頻率、偵測不需要的噪音或嗡嗡聲（50/60Hz）、分析 EQ 平衡、檢查削波或失真、理解樂器的諧波內容、比較不同的音訊檔案以及聲音屬性的教育演示。音樂製作人使用它來確保平衡的頻率分佈並識別問題頻率。
相關文件
- MDN - Web Audio API - Web Audio API 介面和方法的完整參考文件
- MDN - AnalyserNode - AnalyserNode 介面用於即時頻率和時域分析
- 快速傅立葉轉換 - 維基百科 - 將訊號分解為頻率分量的數學演算法詳解
- W3C Web Audio API 規範 - W3C 官方發布的 Web Audio API 標準規範文件
- MDN - 音訊可視化指南 - 使用 Web Audio API 和 Canvas 建立音訊可視化的教學